Classifier free Guidance: ——— 多模态(NLP+CV): CLIP: DALL·E: GLIDE: DALL·E 2: ——— 模型对比 VAE vs GAN: GAN vs diffusion: VAE vs diffusion: 模型发展趋势: VAE的发展: Diffusion的发展: Preface: 以此文记录在图像生成领域的学习。 本文主要介绍: 生成领域主要的模型:VAE、GAN、Diffusion....
百度文库 期刊文献 图书diffusion classifier free guidancediffusion classifier free guidance “diffusion classifier free guidance”的翻译为“扩散分类器免费指导”。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
Classifier-free Guidance 前面提到,Classifier-free Guidance在训练过程中就引入了 y ,也就是直接让 p(\boldsymbol{x}_{t-1}|\boldsymbol{x}_{t},\boldsymbol{y})=\mathcal{N}(\boldsymbol{x}_{t};\boldsymbol{\mu}_\theta(\boldsymbol{x}_{t},\boldsymbol{y}),\sigma_{t}^2\boldsymbol{I...
4、实验 作者的实验只是为了证明 classifier-free guidance 也可以在和 classifier guidance 一样在 IS 和 FID(即是生成样本的真实度和多样性)之间权衡取舍,而不需要额外训练一个分类器来知道生成过程。所以实验中使用了 classifier-guided model 一样的网络结构和超参数。即是这些参数对于 classifier-free guidance 来...
2.1 Classifier Guidance 上式的含义是加入类别作为条件进行生成,可以看作无条件的生成和分类两者的结合。具体而言,用分类模型对生成的图片进行分类,得到预测与目标类别的交叉熵,从而使用梯度帮助模型的采样和生成。 采样过程的算法如...
classifier-free guidance 因为我们上边提到的一些缺陷,所以有研究人员开始考虑不需要额外模型的方法,也就是classifier-free。不使用classifier之后我们能不能找到一种指导信号去让模型生成的更好呢? 在模型训练阶段让其产生两个输出,一个是在有条件的情况下产生的输出,一个是在无条件下产生的输出。
摘要翻译: 无分类器引导(CFG)是平衡条件扩散模型中样本多样性和保真度的关键技术。这种方法利用单个模型联合优化条件分数预测器和无条件分数预测器,无需额外的分类器。它能提供令人印象深刻的结果,并且可以用于连续和离散的条件表示。然而,当条件是连续的时,它引发了一个问题:这种平衡是否可以进一步增强。当条件具有特定...
论文试图解决**分类器自由引导(Classifier-Free Guidance,CFG)**方法中存在的一些问题,例如: 带有CFG 的 DDIM 缺乏可逆性,这使得图像编辑变得困难。 高引导尺度会导致模式崩溃等问题,而高引导尺度对于生成高质量的图像又是必要的。 Q2:这是否是一个新的问题?